Entwicklung von Datenanalyseverfahren für die Qualitäts - IAS ...
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Anhang D – Übersicht Merkmalextraktionsverfahren<br />
Abbildung 11: Merkmalextraktionsverfahren und deren Abhängigkeiten untereinander. Das gezeigte Schema<br />
wurde im Kontext der Sprachverarbeitung entwickelt und <strong>für</strong> <strong>die</strong>ses Projekt übernommen. Für <strong>die</strong> Klassifikation<br />
technischer Signale sind <strong>die</strong> mel-skalierten Varianten nicht <strong>von</strong> Bedeutung. Die Mel-Filterbank kann jedoch hier<br />
durch eine problemspezifisch angepasste Filterbank ersetzt werden. Experimentell bewährt haben sich linear und<br />
nicht linear skalierte Filterbanken mit 24 bis 32 Kanälen.<br />
Konkret wurden <strong>die</strong> folgenden 16 Merkmalextraktionsverfahren implementiert und mit technischen Signalen<br />
getestet:<br />
- Filterbank-Spektrum,<br />
- Log-FFT-Spektrum,<br />
- LPC (linear predictive coding) - 2 Varianten: Levinson-Durbin-Rekursion / Algorithmus <strong>von</strong> Burg,<br />
- LSF (line spectral frequencies) - 2 Varianten: siehe LPC,<br />
- Cepstrum - 5 Varianten: aus Log-FFT-Spektrum / aus Filterbank-Spektrum / aus Zeitsignal durch<br />
unbiased estimator of log-spectrum (UELS) / aus LPC-Koeffizienten (2 Varianten, s. LPC),<br />
- LCQ (line cepstral quefrencies) - 5 Varianten: siehe Cepstrum
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